El Curso de Control de Tráfico con IA en UAM explora el uso de la Inteligencia Artificial (IA) para optimizar el control del tráfico aéreo urbano (UAM). Se centra en la aplicación de algoritmos de machine learning y análisis de datos para la planificación de rutas, gestión de congestión y mejora de la seguridad en el entorno UAM, considerando aspectos como modelado de tráfico, simulación de escenarios y integración con sistemas de gestión del tráfico aéreo (ATM). Se aborda el desarrollo de soluciones basadas en IA para la detección de anomalías y la toma de decisiones automatizada, fundamentales para la operación segura y eficiente de vehículos aéreos no tripulados (UAV) y aeronaves de movilidad aérea urbana (UAM).
El curso proporciona conocimientos prácticos en el diseño de sistemas de control de tráfico inteligente, utilizando herramientas de simulación y análisis de datos para evaluar el rendimiento y la viabilidad de las soluciones propuestas. Se enfoca en la aplicación de IA en el UAM, incluyendo la optimización de rutas, la gestión del espacio aéreo y la planificación de vuelos. Este curso prepara a los participantes para roles como especialistas en control de tráfico aéreo con IA, analistas de datos en UAM, ingenieros de sistemas de UAM y desarrolladores de software para UAM, impulsando el avance de la movilidad aérea urbana.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Inteligencia Artificial, Control de tráfico aéreo urbano, UAM, machine learning, análisis de datos, optimización de rutas, simulación, gestión del espacio aéreo, planificación de vuelos, sistemas de control inteligente.
780 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
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4. Implementación de IA para la Gestión Avanzada del Tráfico Naval: Curso UAM
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
Módulo 1 — Introducción a la IA en el Tráfico Naval
1.1 Fundamentos de la IA y su Aplicación al Tráfico Naval
1.2 Introducción a los Sistemas de Gestión de Tráfico Marítimo (STM)
1.3 Recopilación y Análisis de Datos en el Entorno Naval
1.4 Algoritmos de IA Relevantes para el Control de Tráfico
1.5 Aprendizaje Automático y Redes Neuronales en el Contexto Marítimo
1.6 Ética y Consideraciones Legales en el Uso de IA Naval
1.7 Introducción a la Ciberseguridad en Sistemas IA de Tráfico Naval
1.8 Impacto de la IA en la Eficiencia y Seguridad Marítima
1.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Actuales de IA en el Tráfico Naval
1.10 Tendencias Futuras y Desafíos de la IA en el Control de Tráfico Naval
2.2 Legislación marítima internacional y nacional relevante
2.2 Convenios y acuerdos internacionales sobre seguridad marítima
2.3 Marco regulatorio del tráfico marítimo: funciones y responsabilidades
2.4 Principios fundamentales de la seguridad marítima y navegación segura
2.5 Roles y responsabilidades de las autoridades marítimas y portuarias
2.6 Normativa sobre prevención de colisiones y señales marítimas
2.7 Normativa sobre protección del medio ambiente marino
2.8 El Convenio SOLAS y su impacto en el control del tráfico naval
2.9 Legislación sobre la protección de buques y instalaciones portuarias (ISPS)
2.20 Ética y responsabilidad en el control del tráfico naval
3.3 Fundamentos del Tráfico Naval y su Evolución.
3.2 Introducción a la Inteligencia Artificial: Conceptos Clave.
3.3 IA y su Aplicación en Diferentes Sectores: Un Panorama General.
3.4 El Rol de la IA en la Transformación del Control de Tráfico Naval.
3.5 Ventajas y Desafíos de la IA en el Ámbito Marítimo.
3.6 Ética y Responsabilidad en el Uso de la IA en el Sector Naval.
3.7 Tecnologías Clave de IA Relevantes para el Control de Tráfico.
3.8 Fuentes de Datos y su Importancia para la IA en el Tráfico Naval.
3.9 Herramientas y Plataformas de IA para el Análisis de Datos Navales.
3.30 Casos de Estudio: Aplicaciones Iniciales de IA en el Control de Tráfico Naval.
4.4 Fundamentos del Tráfico Naval: Principios y Regulaciones
4.2 Introducción a la Inteligencia Artificial: Conceptos Clave
4.3 IA en el Contexto Marítimo: Aplicaciones Actuales y Futuras
4.4 El Papel de la IA en el Control del Tráfico Naval: Visión General
4.5 Datos en el Tráfico Naval: Fuentes, Tipos y Gestión
4.6 Ética y Consideraciones Legales de la IA en el Mar
4.7 Desafíos y Oportunidades de la IA en el Sector Marítimo
4.8 Herramientas y Tecnologías de IA Relevantes
4.9 Caso de Estudio: Ejemplos de Aplicación de IA en el Tráfico Naval
4.40 Tendencias Futuras: El Futuro del Control del Tráfico Naval con IA
5.5 Principios del tráfico naval: regulación y estructura
5.5 Sistemas de navegación marítima y su funcionamiento
5.3 Introducción a la Inteligencia Artificial: conceptos clave y aplicaciones
5.4 Aprendizaje automático y redes neuronales en contexto naval
5.5 Datos y fuentes de datos relevantes para el tráfico naval
5.6 Herramientas y tecnologías de IA aplicables al control de tráfico
5.7 Ética y consideraciones legales en el uso de la IA en el mar
5.8 Introducción a los algoritmos de IA para el análisis de datos navales
5.9 Casos de estudio iniciales sobre IA y tráfico naval
5.50 Introducción a la seguridad y protección de datos en entornos navales
6.6 Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)
6.2 Fundamentos del Control de Tráfico Naval
6.3 Integración de IA en Sistemas de Control
6.4 Algoritmos de IA Aplicables al Tráfico Naval
6.5 Recopilación y Análisis de Datos en el Entorno Naval
6.6 Ética y Consideraciones Legales en el Uso de IA
6.7 Arquitectura de Sistemas de IA para el Control
6.8 Redes Neuronales y Aprendizaje Automático en el Tráfico Naval
6.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Actuales de IA en el Sector Naval
6.60 Desafíos y Oportunidades Futuras
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).